没有Happens-Before?你的多线程代码就是‘一锅粥’!

内存模型与happens-before:开发者与硬件的和平条约

在前文中,提到处理器通过一些特殊指令(如 LOCK、CMPXCHG、内存屏障等)来保障多线程环境下程序的正确性。然而,这种做法仍然存在几个显著问题。
1)底层指令实现复杂且晦涩:处理器指令的细节往往难以理解,开发者需要付出大量的时间和精力来掌握这些低级实现。
2)不同平台间的兼容性问题:不同硬件架构和操作系统对这些指令的支持和实现方式各不相同,这要求程序在设计时考虑到跨平台的兼容性和一致性。
3)多线程数据操作的复杂性:随着程序业务逻辑的多变,处理器与线程之间的内存访问依赖关系变得更加复杂,从而增加了程序出错的风险。
为了简化并发编程,解决这些问题,现代编程语言通常提供了抽象的内存模型,用以规范多线程环境下的内存访问行为。这种抽象使开发者无需关注底层硬件与操作系统实现细节,即可编写高效且可移植的并发程序。
以 Java 为例,Java语言采用了Java 内存模型(Java Memory Model,JMM)来提供这种抽象。 Java 内存模型的核心目的是通过支持诸如 volatile、synchronized、final 等同步原语,来确保在多线程环境下程序的原子性、可见性和有序性。这些原语确保了不同线程间的操作能够按照特定的规则正确协作。
此外,JMM 还引入了一个重要概念:happens-before 关系,旨在描述并发编程中操作之间的偏序关系。具体来说,偏序关系主要用于确保线程间操作的顺序性,避免因执行顺序不明确而导致的并发问题。
偏序关系在并发编程中的应用主要体现在以下两种情况。
1)程序顺序(Program Order):指单线程中,由程序控制流决定的操作顺序。例如,如果操作 A 在操作 B 之前执行,那么我们可以认为 A <= B。
2)同步顺序(Synchronization Order):指由并发控制机制(如锁、信号量等)所控制的操作顺序。例如,如果操作 A 释放了锁,而操作 B 随后获取了该锁,那么我们可以认为 A <= B。
除了 Java 之外,其他现代编程语言,如 Go、C++、Rust 等,也都实现了各自的 happens-before 关系机制,以确保并发程序的正确性和一致性。
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Java内存模型的happens-before关系是用来描述两个线程操作的内存可见性。需注意这里的可见性,并不代表A线程的执行顺序一定早于B线程, 而是A线程对某个共享变量的操作对B线程可见。即A线程对变量a进行写操作,B线程读取到是变量a的变更值。
Java内存模型定义了主内存(Main memory),本地内存(Local memory),共享变量等抽象关系,来决定共享变量在多线程之间通信同步方式,即前面所说两个线程操作的内存可见性。其中本地内存,涵盖了缓存,写缓冲区,寄存器以及其他硬件和编译器优化等概念。
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如图所示,如果线程A与线程B之间要通信的话,必须要经历下面2个步骤:
1)线程A把本地内存A中更新过的共享变量刷新到主内存中;
2)线程B到主内存中去读取线程A之前已更新过的共享变量。
为了进一步抽象这种线程间的数据同步方式,Java内存模型定义了下述线程间的happens-before关系。
1)程序顺序规则:单线程内,每个操作happens-before于该线程中的任意后续操作。

/* by 01022.hk - online tools website : 01022.hk/zh/hexconvert.html */
// Thread1内, A happens-before B,B happens-before C。
// 这意味着A一定会在B之前完成,B一定会在C之前完成。因此,可以确信y包含x+5的结果。
Thread1 {
    x = 10;    // A
    y = x + 5; // B
    print(y);  // C
}

2)监视器锁规则:释放锁的操作happens-before之后对同一把锁的获取的锁操作。

/* by 01022.hk - online tools website : 01022.hk/zh/hexconvert.html */
// Thread1释放锁(B)happens-before Thread2获取锁(C)。
// 这意味着当Thread2打印x时,它看到的一定是"Thread1 data",因为Thread1的修改操作和释放锁操作,都在Thread2获取锁之前完成。
lock = Lock() 

Thread1 {
    lock.acquire() 
    x = "Thread1 data" // A
    lock.release() // B
}

Thread2 {
    lock.acquire() // C
    print(x) // D
    lock.release() 
}

3)volatile变量规则:volatile字段的写操作happens-before之后对同一字段的读操作。

// 对volatile字段的写操作(A)happens-before之后对同一字段的读操作(B)。
// 这意味着当Thread2读取x时,它看到的一定是100,因为Thread1的写操作在Thread2的读操作之前完成。
volatile int sharedData; // 声明一个volatile变量

Thread1 {
    x = 100; // A
}

Thread2 {
    int localData = x; // B
    print(localData);
}

4)传递性规则:如果A happens-before B,且B happens-before C,那么A happens-before C。

// 如果Thread1 A happens-before Thread2 B,且Thread2 B happens-before Thread2 C,那么Thread1 A happens-before Thread2 C。
// 这意味着A一定会在C之前完成。因此,可以确信z包含(x+5)*2的结果,因为赋值给x的操作和计算x+5的操作都在计算y*2的操作之前完成。
Thread1 {
    x = 10;    // A
}

Thread2 {
    y = x + 5; // B
    z = y * 2; // C
    print(z);  
}

5)start()规则:如果线程A执行操作ThreadB.start(),那么A线程的ThreadB.start()操作happens-before于线程B中的任意操作。

// 如果Thread1执行操作ThreadB.start(),那么Thread1 A happens-before Thread2 C。
// 这意味着A一定会在C之前完成。因此,可以确信Thread1 x值为10,因为赋值给x的操作在打印x的操作之前完成。
Thread1 {
    ThreadB.start(); // A
    x = 10; // B
}

Thread2 {
    print(x); // C
}

6)join()规则:如果线程A执行操作ThreadB.join()并成功返回,那么线程B中的任意操作 happens-before 线程A从ThreadB.join()操作成功返回。

// 如果线Thread1执行操作Thread2.join(),那么Thread2 D happens-before Thread1 C。
// 这意味着D一定会在C之前完成。因此,可以确信Thread1 x值为10,因为赋值给x的操作在打印x的操作之前完成。
Thread1 {
    Thread2.start(); // A
    Thread2.join();  // B
    print(x);        // C
}

Thread2 {
    x = 10;          // D
}

如上的happens-before关系中,与日常开发密切相关的是1、2、3、4四个规则。其中规则1满足了as-if-serial语义,即Java内存模型允许代码和指令重排序,只要不影响程序执行结果。规则2和3是通过synchronized、volatile关键字实现。结合规则1、2、3来看看规则4的具体使用,可以看到如下的代码,程序最终执行且得到正确结果。

// x, y, z被volatile关键字修饰
private volatile int x, y, z; 
    
public void test() {
    Thread a = new Thread(() -> {
        // 基于程序顺序规则
        // 没有数据依赖关系,可以重排序下面代码 
        int i = 0;
        x = 2;
        // 基于volatile变量规则
        // 编译器插入storeload内存屏障指令 
        // 1)禁止代码和指令重排序
        // 2)强制刷新变量x的最新值到内存
    });
        
    Thread b = new Thread(() -> {
        int i = 0;
        // 存在数据依赖关系,无法重排序下面代码
        // 强制从主内存中读取变量x的最新值
        y = x;
        // 基于volatile变量规则
        // 编译器插入storeload内存屏障指令
        // 1)禁止代码和指令重排序
        // 2)强制刷新变量y的最新值到内存
        // 3)y = x;可能会被编译优化去除
        y = 3;
        // 编译器插入storeload内存屏障指令
        // 1)禁止代码和指令重排序
        // 2)强制刷新变量y的最新值到内存
    });
        
    Thread c = new Thread(() -> {
        // 基于程序顺序规则
        // 没有数据依赖关系,可以重排序下面代码
        int i = 0;
        // 基于volatile变量规则
        // 强制从主内存中读取变量x和y的最新值
        z = x * y;
        // 编译器插入storeload内存屏障指令
        // 1)禁止代码和指令重排序
        // 2)强制刷新变量z的最新值到内存
    });
        
    // ...start启动线程,join等待线程
    assert z == 6;
    // 可以看到a线程对变量x变更,b线程对变量y变更,最终对线程c可见
    // 即满足传递性规则
}
private int x, y, z;

public void test() {
    Thread a = new Thread(() -> {
       // synchronized,同步原语,程序逻辑将顺序串行执行
        synchronized (this){
            // 基于程序顺序规则
            // 没有数据依赖关系,可以重排序下面代码
            int i = 0;
            x = 2;
            // 基于监视器锁规则
            // 强制刷新变量x的最新值到内存
        }
    });
        
    Thread b = new Thread(() -> {
       // synchronized,同步原语,程序逻辑将顺序串行执行
        synchronized (this) {
            int i = 0;
            // 存在数据依赖关系,无法重排序下面代码
            // 强制从主内存中读取变量x的最新值
            y = x;
            // 基于监视器锁规则
            // 1)强制刷新变量y的最新值到内存
            // 2)y = x;可能会被编译优化去除
           y = 3;
            // 强制刷新变量y的最新值到内存
        }
    });
        
    Thread c = new Thread(() -> {
       // synchronized,同步原语,程序逻辑将顺序串行执行
        synchronized (this) {
            // 基于程序顺序规则
            // 没有数据依赖关系,可以重排序下面代码
            int i = 0;
            // 基于监视器锁规则
            // 强制从主内存中读取变量x和y的最新值
            z = x * y;
            // 强制刷新变量z的最新值到内存
        }
    });
        
    // ...start启动线程,join等待线程
    assert z == 6;
    // 可以看到a线程对变量x变更,b线程对变量y变更,最终对线程c可见
    // 即满足传递性规则
}

总结:在混沌与秩序间搭建桥梁
Java内存模型是并发编程中连接开发者与硬件系统的关键桥梁。它依托可见性、有序性和原子性这三大核心原则,将复杂的并发问题转化为清晰的编程规范。当多个线程操作共享变量时,Java内存模型利用volatile、synchronized等机制,有效抑制了处理器优化带来的不确定性,同时兼顾了性能优化需求。其定义的happens-before关系,如同线程间的通信准则,以顺序性规则替代了对缓存刷新、指令重排等底层操作的直接操控。这种设计让开发者能够专注于业务逻辑,仅凭有限的同步手段就能构建出稳健的多线程程序。
Java内存模型的价值在于达成了三个重要平衡:它确保程序正确性不依赖于硬件实现细节;维持同步规则的简洁性以控制复杂度;让开发者能以较低的认知成本构建并发系统。这无疑是工程解耦的典范:用简洁的抽象来掌控复杂的世界。

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内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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